1. 可穿戴生命体征采集工程导论

可穿戴生命体征采集工程，是把传感器、模拟前端、微控制器、无线通信、电源管理与人体佩戴结构整合在一起，使设备能够在真实生活场景中连续获取心电、心率、血氧、呼吸、体温、体动等生理信号的一门交叉工程。它既不同于医院监护仪的“高精度、固定场景”设计，也不同于消费手环的“低成本、弱医学”定位，而是要在信号质量、佩戴舒适、功耗、体积、成本与法规之间取得可交付的平衡。

课程定位：从“能测”到“测得准、戴得住、传得稳”

本课程面向可穿戴设备研发链条中的硬件、固件、算法与测试岗位。学习目标不是孤立地记住某个芯片型号，而是建立一条完整的工程判断链：生理信号有什么特征，需要什么电极或光学接口，模拟前端如何配置，采样与滤波怎样影响诊断价值，数据如何打包传输，功耗预算如何分配，以及出现异常时如何定位是接触、电路、算法还是通信问题。课程后续章节会依次展开心电、光电容积脉搏波、生物阻抗、温度等具体采集链路，本章先建立全局坐标系。

生命体征的定义与可穿戴采集对象

生命体征是反映人体基本生命活动状态的生理参数。临床最基础的五项包括体温、心率、呼吸频率、血压和血氧饱和度。可穿戴设备并不一定直接测量所有这些量，很多指标是通过间接信号推算的。例如，光电容积脉搏波（PPG）原始信号是随血液容积变化的光强波动，从中可提取心率、心率变异性，并结合标定估算血氧；心电（ECG）直接反映心脏电活动，是心率与心律失常分析的重要依据；生物阻抗可用于呼吸频率和体液状态估计；加速度计则用于体动识别、步态分析和运动伪影补偿。

理解“原始信号—特征—生理参数”的层级非常关键。以PPG为例，绿光LED照射皮肤，光电二极管接收反射光，得到的是与脉搏同步的交流分量叠加在呼吸、运动、环境光引起的慢变分量上。若把原始波形直接当作心率输出，运动时就会严重失真。因此，可穿戴采集工程的核心任务之一，是在资源受限的嵌入式平台上，尽可能保留有用信号并抑制干扰。

可穿戴采集系统的基本组成

一个典型的可穿戴生命体征采集系统可以划分为六个功能域：传感与电极接口、模拟前端AFE、数字处理与主控、无线通信、电源管理以及佩戴结构与人体界面。传感器把生理量转换为电信号或光信号；AFE完成放大、滤波、模数转换，有时还集成LED驱动和阻抗测量；主控负责采样调度、缓存、算法预处理和协议栈；无线模块把数据送到手机或网关；电源管理决定续航与充电策略；佩戴结构则直接影响接触阻抗、运动伪影和长期舒适性。

关键工程挑战

第一，信号弱且干扰强。体表心电幅度通常在0.5～4 mV，而工频干扰、肌电和运动伪影可能达到数毫伏甚至更大。PPG的交流分量往往只有直流分量的1%～2%，环境光和运动会让基线漂移。因此，AFE的共模抑制比、输入阻抗和滤波设计直接决定可用性。

第二，功耗与连续监测的矛盾。若以ECG 250 Hz、16 bit采样，单通道数据率约4 kbps，看似不高，但持续无线传输和LED驱动会迅速消耗纽扣电池。工程上常用占空比策略：PPG以25～100 Hz间歇采样，ECG在检测到异常时才提高采样率或上传原始波形。设计时需要先列出各模块的电流预算，再决定电池容量与充电周期。

第三，运动伪影与接触不稳定。佩戴者走路、跑步或抬手时，电极与皮肤之间的相对位移会引入低频噪声。常见对策包括：使用干电极时增加接触压力、在算法端用加速度计做自适应滤波、在结构上把传感器布置在肋骨或耳部等相对稳定位置。判断伪影是否可接受，可以观察静息与运动两种状态下的信号质量指标，例如ECG的基线漂移幅度、PPG的灌注指数和信噪比。

第四，个体差异与标定。不同人的皮肤颜色、皮下脂肪厚度、末梢循环状态都会影响PPG幅度。血氧估算通常需要经验公式和个体标定，不能把某一批次的系数直接套用到所有用户。工程上应保留原始信号和标定记录，便于回溯。

一个可参考的入门设计示例

假设要设计一款腕部连续心率与单导联心电手环，目标续航7天，采样与传输策略如下：ECG以250 Hz、16 bit采样，仅在检测到R波异常时上传10秒原始片段；PPG以50 Hz采样，每5分钟计算一次心率并上传结果；加速度计以25 Hz用于运动伪影补偿。按此策略，平均无线发射占空比可控制在1%以下，主控大部分时间处于低功耗休眠。验证时，先在静息状态记录5分钟，观察ECG基线漂移是否小于0.5 mV、PPG心率与参考指夹式血氧仪偏差是否在±5 bpm以内；再让受试者以6 km/h跑步3分钟，观察运动后30秒内信号是否恢复稳定。若偏差持续超标，应优先检查电极接触和PPG光学窗是否被汗液遮挡，而不是直接修改算法参数。

可穿戴生命体征采集工程的难点，不在于单点技术的先进性，而在于系统级权衡。理解信号链、明确约束、建立可验证的指标，是后续各章展开具体采集方案的基础。